A Quantitative Approach to the Prioritization of Zoonotic Diseases in North America: A Health Professionals’ Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Currently, zoonoses account for 58% to 61% of all communicable diseases causing illness in humans globally and up to 75% of emerging human pathogens. Although the impact of zoonoses on animal health and public health in North America is significant, there has been no published research involving health professionals on the prioritization of zoonoses in this region. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We used conjoint analysis (CA), a well-established quantitative method in market research, to identify the relative importance of 21 key characteristics of zoonotic diseases for their prioritization in Canada and the US. Relative importance weights from the CA were used to develop a point-scoring system to derive a recommended list of zoonoses for prioritization in Canada and the US. Study participants with a background in epidemiology, public health, medical sciences, veterinary sciences and infectious disease research were recruited to complete the online survey (707 from Canada and 764 from the US). Hierarchical Bayes models were fitted to the survey data to derive CA-weighted scores for disease criteria. Scores were applied to 62 zoonotic diseases to rank diseases in order of priority. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: We present the first zoonoses prioritization exercise involving health professionals in North America. Our previous study indicated individuals with no prior knowledge in infectious diseases were capable of producing meaningful results with acceptable model fits (79.4%). This study suggests health professionals with some knowledge in infectious diseases were capable of producing meaningful results with better-fitted models than the general public (83.7% and 84.2%). Despite more similarities in demographics and model fit between the combined public and combined professional groups, there was more uniformity across priority lists between the Canadian public and Canadian professionals and between the US public and US professionals. Our study suggests that CA can be used as a potential tool for the prioritization of zoonoses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».